训练过程中生成日志

这篇博客介绍了Python中如何使用logging库进行日志管理,以及如何通过命令行将输出重定向到文件。讨论了使用'>'和'>>'符号分别实现覆盖和追加写入日志文件的方法,并提到了利用tee命令同时在终端显示和记录日志。
部署运行你感兴趣的模型镜像

对于python,既可以使用logging库,比较方便;

同时,另一种简单粗暴的方式,直接将终端输出内容重定向

比如,

python train.py > log.txt

一个→直接将终端输出定向到当前目录下的log.txt文件中,没有文件则创建,有文件则覆盖。

python train.py >> log.txt

这种方式则会在有log.txt时将内容追加到log.txt中

那么,既想在终端显示内容又将内容定向到日志文件,可以使用tee命令

python train.py | tee log.txt

 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

### DCGAN 训练过程中的损失变化 在生成对抗网络(GANs)中,特别是深度卷积生成对抗网络(DCGAN),训练过程中通常会监控两种主要类型的损失:判别器(D)的损失和生成器(G)的损失。这两种损失反映了模型学习的真实性和伪造能力之间的博弈。 对于DCGAN而言,在每次迭代期间都会更新这两个组件,并记录各自的损失值以便后续分析。具体来说: - 判别器的目标是最小化其自身的错误率,即能够区分真实图像与由生成器产生的虚假图像; - 生成器则试图欺骗判别器,使其无法分辨真假图片;因此它的目标是最大化判别器犯错的概率[^1]。 为了可视化这一过程,下面是一个简单的Python脚本用于绘制典型的DCGAN训练阶段内损失随时间变化的情况图表。此代码假设已经保存了每轮次结束后的`d_loss_real`, `d_loss_fake` 和 `g_loss` 值。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_losses(d_losses, g_losses): """Plot the discriminator and generator losses over epochs.""" fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.plot(range(len(d_losses)), d_losses, label='Discriminator Loss') ax.plot(range(len(g_losses)), g_losses, label='Generator Loss', linestyle="--") ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Loss') ax.legend() ax.grid(True) plt.title("DCGAN Training Losses Over Epochs") plt.show() # Example usage with dummy data points representing epoch-wise average loss values. if __name__ == "__main__": # Replace these lists with actual recorded losses from training sessions. example_d_losses = [0.7, 0.65, 0.6, 0.55, 0.5, 0.45, 0.4] example_g_losses = [1.2, 1.1, 1.0, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6] plot_losses(example_d_losses, example_g_losses) ``` 上述代码片段展示了如何利用Matplotlib库创建一个折线图来展示DCGAN训练期间不同部分的平均损失情况。实际应用时应替换掉示例中的损失数值为真实的训练日志数据[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值